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公开(公告)号：CN112417932B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910783927.X
申请日：2019-08-23
Applicant: 中移雄安信息通信科技有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Inventor： 柴鑫刚
Abstract: 本发明的实施例提供一种视频中的目标对象的识别方法、装置及设备，方法包括：获取第一视频数据以及第二视频数据；分别对第一视频数据和第二视频数据进行处理，得到第一视频数据的多个第一特征图以及第二视频数据的多个第二特征图；对多个第一特征图进行至少一次的3D卷积、合并和池化处理，得到卷积处理后的第一高纬度特征图，以及对多个第二特征图进行至少一次3D卷积、合并和池化处理，得到第二高纬度特征图；3D卷积包括至少2个卷积核；根据第一高纬度特征图以及第二高纬度特征图，确定第一视频数据以及第二视频数据中的目标对象是否一致。本发明的方案利用3D卷积在时间和空间上提取视频特征来进行目标对象识别，识别更加准确以及更加高效。
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公开(公告)号：CN112953989A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN201911261845.5
申请日：2019-12-10
Applicant: 中移雄安信息通信科技有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种图像共享方法、通信设备及介质，包括：在终端上确定欲上传图像；对图像内容进行识别后，为各内容提供标识入口；获取从所述标识入口输入的标识，并将标识与对应的内容匹配；上传图像，其中，所述图像保存有内容与标识的对应信息。采用本发明可以在共享过程中获得图像以外的更多的信息，能够保证图像信息的安全、隐私。
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公开(公告)号：CN112417932A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN201910783927.X
申请日：2019-08-23
Applicant: 中移雄安信息通信科技有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Inventor： 柴鑫刚
Abstract: 本发明的实施例提供一种视频中的目标对象的识别方法、装置及设备，方法包括：获取第一视频数据以及第二视频数据；分别对第一视频数据和第二视频数据进行处理，得到第一视频数据的多个第一特征图以及第二视频数据的多个第二特征图；对多个第一特征图进行至少一次的3D卷积、合并和池化处理，得到卷积处理后的第一高纬度特征图，以及对多个第二特征图进行至少一次3D卷积、合并和池化处理，得到第二高纬度特征图；3D卷积包括至少2个卷积核；根据第一高纬度特征图以及第二高纬度特征图，确定第一视频数据以及第二视频数据中的目标对象是否一致。本发明的方案利用3D卷积在时间和空间上提取视频特征来进行目标对象识别，识别更加准确以及更加高效。
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公开(公告)号：CN119848247A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411982382.2
申请日：2024-12-31
Applicant: 中国移动通信集团广东有限公司 , 中国移动通信有限公司研究院 , 中移湾区(广东)创新研究院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本申请提出一种电厂数据治理方法、服务器端、数据采集端及系统，包括：服务器端向数据采集端发送电厂数据采集指令；服务器端接收所述数据采集端发送的所述电厂数据上传请求并对所述电厂数据上传请求进行验证；当验证成功后，服务器端接受所述电厂数据的上传请求，然后对所述电厂数据进行链式结构的存储。本申请提出的技术方案，在存储电厂数据时具有较高的安全性、高效性，同时可以实现数据共享性。
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公开(公告)号：CN118196721A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202211598080.6
申请日：2022-12-12
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06V20/54 , G06V40/10 , G06V10/764 , G06T7/246
Abstract: 本发明公开了一种模型更新方法、装置、电子设备及存储介质。其中，该方法包括：基于目标跟踪模型对当前场景的连续帧图像进行目标检测，得到各帧图像中的目标；基于各帧图像中的目标，确定当前场景的训练样本集的正样本对和负样本对；正样本对包括不同帧图像中的相同目标，负样本对包括同一帧图像中的不同目标；基于训练样本集中的正样本对和负样本对，确定正负样本对集合；正负样本对集合中的正负样本对由第一样本、第一样本的正样本和第一样本的负样本组成；第一样本为训练样本集的任意正样本对或任意负样本对中的任意一个样本；基于正负样本对集合更新目标跟踪模型的参数。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110809167B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN201810884488.7
申请日：2018-08-06
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04N21/218 , H04N21/231 , H04N21/232 , H04N21/239
Abstract: 本发明涉及视频播放技术领域，尤其涉及一种视频播放方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：MEC服务器接收客户端发送的携带有待播放视频的标识信息的视频播放请求；判断本地缓存中是否保存有待播放视频的视频信息；如果是，则将待播放视频的视频信息发送给客户端；如果否，则将携带有待播放视频的标识信息的视频播放请求发送给业务服务器；并接收业务服务器发送的待播放视频的视频信息，将待播放视频的视频信息发送给客户端。在本发明中，通过在现有的网络架构中增加MEC服务器，可使得MEC服务器直接发送本地缓存中的视频信息或者转发业务服务器发送的视频信息，以达到减少视频调用流程的目的，缓解网络压力，提高用户体验。
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公开(公告)号：CN110809167A
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201810884488.7
申请日：2018-08-06
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04N21/218 , H04N21/231 , H04N21/232 , H04N21/239
Abstract: 本发明涉及视频播放技术领域，尤其涉及一种视频播放方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：MEC服务器接收客户端发送的携带有待播放视频的标识信息的视频播放请求；判断本地缓存中是否保存有待播放视频的视频信息；如果是，则将待播放视频的视频信息发送给客户端；如果否，则将携带有待播放视频的标识信息的视频播放请求发送给业务服务器；并接收业务服务器发送的待播放视频的视频信息，将待播放视频的视频信息发送给客户端。在本发明中，通过在现有的网络架构中增加MEC服务器，可使得MEC服务器直接发送本地缓存中的视频信息或者转发业务服务器发送的视频信息，以达到减少视频调用流程的目的，缓解网络压力，提高用户体验。
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公开(公告)号：CN120012554A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202411973348.9
申请日：2024-12-30
Applicant: 中国移动通信集团广东有限公司 , 中国移动通信有限公司研究院 , 中移湾区(广东)创新研究院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F30/22 , G06N7/02 , G06F18/2431 , G06F18/2135 , G06N5/01 , G06N3/047 , G06F113/04
Abstract: 本公开涉及一种园区电力监测方法、装置、设备及介质，有效解决了园区的楼宇众多，电力系统结构庞大，涉及的设备级数据量庞大，导致成本过高，同时存在楼宇之间的信息孤岛，缺乏信息联动，影响电力监测效率的技术问题，园区电力监测方法包括：获取园区的实时运行数据和所述园区对应的电力系统数字孪生模型；将所述实时运行数据输入至故障诊断模型中，确定所述实时运行数据对应的故障结果，所述故障诊断模型是利用历史运行数据训练得到的；基于所述故障结果和所述电力系统数字孪生模型，确定所述故障结果对应的故障设备。
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公开(公告)号：CN119904575A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202411973693.2
申请日：2024-12-30
Applicant: 中国移动通信集团广东有限公司 , 中国移动通信有限公司研究院 , 中移湾区(广东)创新研究院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06T17/00
Abstract: 本公开涉及一种园区数字孪生模型构建方法、装置、设备及介质，有效解决了数字孪生模型效果差，无法满足实际需求，并且在模型构建过程中，传输数据量庞大，对计算能力要求高，实现的难度大的技术问题，园区数字孪生模型构建方法包括：获取园区内各楼宇的实时三维点云数据和实时卫星遥感数据；将所述实时三维点云数据和所述实时卫星遥感数据输入至局部数字孪生构建模型中，得到实时局部数字孪生模型参数；基于所述实时局部数字孪生模型参数确定所述园区的全局数字孪生模型。
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公开(公告)号：CN118736570A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202310324373.3
申请日：2023-03-29
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06V20/70 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种图像处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质。其中，方法包括：获取未标注的图像集；确定所述未标注的图像集对应的第一目标检测模型；所述第一目标检测模型与所述未标注的图像集本身的图像特征信息相关，所述图像特征信息至少包括图像的类别信息；基于所述第一目标检测模型，对所述未标注的图像集进行目标检测，得到目标预标注结果；所述目标预标注结果用于构成已标注的图像集的图像。
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